Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Tự động hoá
Kết hợp xử lý ảnh thuần và học sâu trong vấn đề nhận diện kẹt xe
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Kết hợp xử lý ảnh thuần và học sâu trong vấn đề nhận diện kẹt xe
Minh Thiện
29
14
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Trong bài viết này giải pháp nhận diện kẹt xe được tác giả đề xuất với phương pháp sử dụng góc nhìn của nhiều camera tại các giao lộ trên địa bàn thành phố để nhận biết số lượng và lưu lượng xe di chuyển tại thời điểm và từ đó đưa ra dự đoán có kẹt xe hay không. Phương pháp đề xuất sự kết hợp giữa phương pháp học sâu và các phương pháp trích xuất đặc trưng truyền thống như SIFT (Scale-Invari ant Feature Transform- SIFT). | http doi.org 10.37550 tdmu.VJS 2023.04.451 KẾT HỢP XỬ LÝ ẢNH THUẦN VÀ HỌC SÂU TRONG VẤN ĐỀ NHẬN DIỆN KẸT XE Nguyễn Văn Bình 1 1 Trường Đại học Thủ Dầu Một Ngày nhận bài 26 6 2023 Ngày gửi phản biện 27 06 2023 Chấp nhận đăng 15 7 2023 Liên hệ email binhnv@tdmu.edu.vn https doi.org 10.37550 tdmu.VJS 2023.04.451 Tóm tắt Trong cuộc sống đô thị hiện nay kẹt xe là một trong những tình trạng nhức nhối đối với những người tham gia giao thông nói chung và những cánh tài xế nói riêng. Những năm gần đây đã có nhiều phương pháp khoa học công nghệ được đề xuất nhằm cải thiện vấn đề trên trong giờ cao điểm. Trong bài báo này giải pháp nhận diện kẹt xe được tác giả đề xuất với phương pháp sử dụng góc nhìn của nhiều camera tại các giao lộ trên địa bàn thành phố để nhận biết số lượng và lưu lượng xe di chuyển tại thời điểm và từ đó đưa ra dự đoán có kẹt xe hay không. Phương pháp đề xuất sự kết hợp giữa phương pháp học sâu và các phương pháp trích xuất đặc trưng truyền thống như SIFT Scale-Invari ant Feature Transform- SIFT . Trong đó ScaledYOLOv4 You Only Look Once được sử dụng để phát hiện các phương tiện như xe máy xe con. Sau đó phương pháp theo dõi tính tốc độ di chuyển và lưu lượng của các xe trong đám đông sử dụng feature matching như SURF SIFT được áp dụng. Kết quả cho thấy phương pháp đề xuất cho ra một kết quả tốt trong việc nhận diện kẹt xe. Từ khóa học sâu kỹ thuật tương xứng đặc trưng nhận diện phương tiện giao thông ScaledYOLOv4 SIFT Abstract ENHANCED TRAFFIC JAM RECOGNITION BASES ON IMAGE PROCESSING AND DEEP LEARNING FUSION In today s urban life traffic jam is one of the painful situations for traffic participants in general and drivers in particular. In recent years many scientific and technological methods have been proposed to improve this problem during peak hours. In this paper the author proposes a solution to identify traffic jams with the method of using the view of many cameras at intersections in the city to recognize the number and volume of traffic moving
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Biểu mẫu: Tổng hợp kết quả xử lý đơn kiến nghị, phản ánh (Biểu số: 04/XLD)
So sánh các phương pháp kết hợp giữ xử lý ảnh và máy học trong việc nhận dạng mẫu ứng dụng cho nhận biết bệnh trên lá cà phê
Báo cáo tổng kết đề tài nghị định thư: Hợp tác nghiên cứu phát triển các hệ thống xử lý ảnh nhanh trên cơ sở áp dụng công nghệ mạng nơron phi tuyến tế bào - PGS.TS Phạm Thượng Cát
Báo cáo tổng kết đề tài Nghị định thư: Hợp tác nghiên cứu phát triển các hệ thống xử lý ảnh nhanh trên cơ sở áp dụng công nghệ mạng nơron phi tuyến tế bào
Phân tích một số yếu tố ảnh hưởng đến mức độ cố kết khi xử lý nền bằng giếng cát kết hợp với gia tải trước
Sinh Vào Ngày Xanh
Báo cáo khoa học: Xử lý các chất dinh dưỡng dư thừa bằng cách nuôi kết hợp rong nâu
Mẫu Tổng hợp kết quả xử lý đơn (Biểu số: 01/XLD)
Đánh giá ảnh hưởng của mức độ quan sát được đến độ chính xác xử lý tín hiệu trong bộ đo cao kết hợp quán tính – vô tuyến
Kết hợp 2 ảnh thành 1 ngay trên Windows
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.